基于Web使用挖掘的用户消费模式发现研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·Web使用挖掘的国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·Web使用挖掘的国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与框架 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文框架 | 第14-15页 |
| 2 数据预处理 | 第15-34页 |
| ·Web使用挖掘概述 | 第15-19页 |
| ·Web使用挖掘的定义和可行性分析 | 第15页 |
| ·Web日志的内容 | 第15-17页 |
| ·Web使用挖掘的过程及难点 | 第17-19页 |
| ·数据预处理 | 第19-34页 |
| ·数据清理 | 第20-21页 |
| ·用户识别 | 第21-22页 |
| ·会话识别 | 第22-25页 |
| ·路径修补 | 第25-28页 |
| ·事务识别 | 第28-34页 |
| 3 用户消费模式挖掘模型 | 第34-61页 |
| ·Web页面聚类模型 | 第35-45页 |
| ·引用相似性计算模型 | 第35-37页 |
| ·结构模型的建立 | 第37-38页 |
| ·结构模型的分解 | 第38-42页 |
| ·一个例子 | 第42-44页 |
| ·试验数据 | 第44-45页 |
| ·基于偏好度的用户最大频繁浏览路径 | 第45-52页 |
| ·基于偏好度的用户最大频繁访问路径 | 第46-49页 |
| ·一个实例 | 第49-51页 |
| ·试验数据 | 第51-52页 |
| ·基于马尔科夫的网页预取与用户聚类模型 | 第52-61页 |
| ·马尔可夫模型概述 | 第53-54页 |
| ·建立用户转移矩阵 | 第54-56页 |
| ·基于马尔可夫的用户聚类 | 第56-57页 |
| ·试验数据 | 第57-61页 |
| 4 Web使用挖掘系统 | 第61-72页 |
| ·概述 | 第61页 |
| ·Web使用挖掘的一般过程 | 第61-63页 |
| ·数据准备阶段 | 第61-62页 |
| ·模式发现与摸式分析阶段 | 第62-63页 |
| ·Web使用挖掘系统(WUMS)的设计 | 第63-64页 |
| ·系统设计的考虑 | 第63-64页 |
| ·WUMS系统结构 | 第64页 |
| ·Web使用挖掘系统(WUMS)的实现 | 第64-71页 |
| ·主控模块 | 第65-66页 |
| ·数据采集模块 | 第66页 |
| ·数据预处理模块 | 第66-68页 |
| ·页面聚类模块 | 第68-69页 |
| ·最大频繁访问路径模块 | 第69-70页 |
| ·用户聚类模块 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-75页 |
| 论文工作总结 | 第72-73页 |
| 论文展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第79页 |
